一种基于三联体分配器的时序知识图谱多跳推理方法

本发明提供一种时序知识图谱多跳推理方法，融合分层多跳推理网络与三联体分配器网络，旨在提升知识图谱在时间序列数据上的推理能力。本发明采用分层多跳推理网络对知识图谱中的实体和关系进行多级推理，通过分解原始的二元动作空间，形成独立的实体和关系的候选空间，有效缓解动作空间爆炸的问题；使用三联体分配器网络在每个时间步处理实体和关系嵌入的信息聚合与分布，捕获实体和关系的潜在依赖；使用基于K‑means的折扣奖励机制的强化学习方法缓解奖励矩阵的稀疏问题。本发明解决了现有技术中实体和关系的解耦问题，以及奖励矩阵的稀疏问题。通过充分捕获实体和关系的潜在依赖，为知识图谱驱动的应用提供了更准确和高效的推理支持。